求人検索で「ソフトウェアエンジニア」と入力しても、求めている仕事が見つからない経験はありませんか。LinkedInがこの問題を解決するために導入したAI技術は、私たちの求職活動を根本から変えようとしています。キーワード検索の限界を超え、自然言語で求人を探せる時代が始まりました。
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キーワード検索の限界とAIによる解決策
LinkedInがこの改良に着手した背景には、プラットフォーム上で多くのユーザーが直面していた深刻な問題がありました。従来の求人検索は正確なキーワードの入力が前提でしたが、多くの場合、より一般的な職種名を入力すると求める内容とは異なる求人が表示されてしまっていたのです。
例えば「reporter」と検索すると、メディア関係のレポーター職だけでなく法廷記録者の求人も表示されます。これらは全く異なるスキルセットを要求する職種であるにも関わらず、システムはキーワードの完全一致のみで判断していました。LinkedInのエンジニアリング担当副社長であるWenjing Zhang氏は、この問題について「過去においては、キーワードを使用する際、本質的にキーワードを見て完全一致を見つけようとしていました。求人説明にはレポーターと書かれているが、実際にはレポーターではない場合があり、それでもその情報を取得してしまう。これは候補者にとって理想的ではありませんでした」と説明しています。
LinkedInはこの課題を解決するため、従来の固定的な分類法ベースの方法や古いLLMから、より高度な自然言語処理が可能なシステムへと移行しました。新しいシステムでは「最近投稿されたシリコンバレーのソフトウェアエンジニアリング職を見つけて」といった自然な文章での検索が可能になったのです。製品開発担当副社長のErran Berger氏は「この新しい検索体験により、メンバーは自分の目標を自分の言葉で表現し、本当に求めているものを反映した結果を得ることができます」と述べています。しかし、この画期的な変化を実現するためには、技術面で大きな挑戦が待ち受けていました。
LLM蒸留技術の実装と業界動向
自然言語による検索を実現するため、LinkedInは技術的に3つの段階を経る必要がありました。Zhang氏によると「第一段階は、クエリを入力する際にそのクエリを理解できる必要があること、次のステップは求人ライブラリから適切な種類の情報を取得する必要があること、そして最後のステップは数百の最終候補がある中で、最も関連性の高い求人が上位に表示されるようランキングをどのように行うかということです」とのことです。
LinkedInが採用したのは、LLM（大規模言語モデル）を活用した蒸留技術でした。LLMとは、膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、人間のような自然な文章理解を可能にする技術です。しかし、LLMには高額なGPU計算コストという現実的な課題があります。そこで蒸留技術の出番です。蒸留技術とは、高性能だが計算コストの高いモデル（教師モデル）から、軽量で効率的なモデル（生徒モデル）に知識を移す手法です。LinkedInはこの技術を使い、LLMを2つのステップに分割しました。一つをデータと情報検索用、もう一つを結果のランク付け用として最適化したのです。教師モデルを使ってクエリと求人をランク付けすることで、LinkedInは検索とランキングの両方のモデルを整合させることに成功しました。この技術革新により、以前は9つの異なる段階で構成されていた複雑な検索パイプラインを、効率的な仕組みに簡素化できました。さらに、ユーザーにカスタマイズされた提案を生成するクエリエンジンも独自に開発し、より個人に最適化された検索体験を提供しています。
企業検索におけるLLM活用は、LinkedInだけの取り組みではありません。Googleは2025年が高度なモデルによってエンタープライズ検索がより強力になる年だと表明し、CohereはRerank 3.5というモデルで企業内の言語の壁を取り除く技術を提供しています。また、OpenAI、Google、Anthropicは「Deep Research」製品を通じて、内部データソースにアクセスし分析するエージェントの需要増加を証明しています。。LinkedInも10月にリクルーター向けのAIアシスタントを発表するなど、この技術革新の波は業界全体に広がりを見せており、私たちの働き方そのものを変える力を持っているのです。
まとめ
いかがだったでしょうか？
LinkedInの取り組みは、私たちが日常的に行う検索行為そのものを変化させる可能性を秘めています。キーワードに頼った検索から自然言語での対話へと移行することで、求職活動はより直感的で効率的なものになりつつあります。Berger氏が述べた「求職をより直感的で包括的、そして誰にとっても力を与えるものにする」という目標が、技術の進歩によって現実のものとなっています。企業検索の分野では各社が独自のアプローチで技術開発を進めており、今後数年間で検索体験全体が大きく変わることが予想されます。
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